Wie Serviceanbieter vom Wachstum der Edge-KI profitieren können

Die Cloud verursacht hohe Backhaul-Kosten und kann Echtzeitunterstützung für kritische KI-Anwendungen nicht zuverlässig gewährleisten. Viele KI-Anwendungen wie selbstfahrende Fahrzeuge und Videoüberwachung benötigen nahezu Echtzeitdaten, um effektiv zu funktionieren. Sie möchten weder proprietäre Daten an die Cloud preisgeben noch Sicherheitsrisiken eingehen. Das Leaken persönlicher Informationen oder geistigen Eigentums kommt für Sie nicht in Frage – deshalb steht Sicherheit bei der Gestaltung der Edge-KI-Architektur an erster Stelle.

Netzwerke von Dienstanbietern sind der erste Verbindungspunkt für KI-basierte Geräte. Dadurch sind Dienstanbieter ideal positioniert, um eine zentrale Rolle bei der Nutzung von Edge-KI-Ressourcen zu spielen – vorausgesetzt, sie stellen die erforderliche Infrastruktur für ihre Kunden bereit. Dienstanbieter, die eine Anwendung basierend auf Edge-KI-Technologien anbieten, können mit der Bereitstellung wichtiger Dienste für Kunden mit KI-gesteuerten Geräten Einnahmen erzielen.  

Investitionen in Edge AI beschleunigen sich schnell, und die jährlichen Ausgaben für Netzwerkinfrastrukturen mit Edge AI werden bis 2030 voraussichtlich über 4 Milliarden US-Dollar erreichen. Um die KI-Anwendungen Ihrer Kunden effektiv zu unterstützen und nachhaltige Einnahmen aus KI-bezogenen Diensten zu erzielen, sollten Sie heute in Ihre Edge AI-Infrastrukturen investieren. 

Dienstanbieter können jährlich über 2,5 Milliarden US-Dollar Umsatz mit KI-Anwendungen erzielen. Derzeit setzen KI-Architekturen die Edge-AI-Infrastruktur nicht ein, doch Unternehmen wollen – und müssen oft – Edge-AI-Lösungen nutzen, um ihre KI-Anwendungen zu optimieren. Dienstanbieter müssen eine Edge-AI-Infrastruktur aufbauen und ihren Kunden bereitstellen, um die erforderlichen Edge-AI-Funktionalitäten zu gewährleisten. Das führt zu einem deutlichen Anstieg der Nutzung von Edge-AI-Ressourcen.

Edge AI revolutioniert den Transportsektor. Die Fahrerassistenz vernetzter Fahrzeuge zählt zu den wichtigsten Anwendungsfällen für Edge AI Workloads – geringe Latenz und lokale Auswertung sind entscheidend, um Unfälle zu vermeiden und Fahrweisen zu optimieren. Wir erwarten, dass der Transportsektor im Prognosezeitraum über 60 % des Umsatzes am Netzwerkedge ausmacht.

Intelligente Städte setzen auf Echtzeit-Verkehrsüberwachung, Videoüberwachung und Ressourcenmanagement, um ihre Infrastruktur und Sicherheit gezielt zu optimieren. Bis 2030 werden 54 % der KI-Arbeitslasten in intelligenten Städten direkt am Netzwerkrand verarbeitet, statt auf Geräten oder vor Ort. Geringere Latenz und lokale Informationen ermöglichen es Ihnen, effizienter und sicherer zu arbeiten.